Skip to main content

Open Access Analysis of uncertainty in large scale climate change projections over Europe

Download Article:
 Download
(PDF 3,215.4 kb)
 

Abstract:

Accounting for uncertainty is a major challenge in current climate research and huge efforts are made to quantify and reduce uncertainty in climate projections. In this study the basic resource for most climate change impact investigations worldwide, the CMIP3 multi-model dataset, is analyzed with respect to performance under present climate, climate change, uncertainty, and the major sources of uncertainty over Europe. Eight near surface and upper air parameters are considered over two domains centered over central Europe for the mid and end of the 21 century. The performance analysis of the GCMs showed that it is crucial to regard upper air parameters in model rating and that evaluating just near surface parameters can lead to overoptimistic assessment of model performance. Regarding climate change, air temperature, geopotential height, and specific humidity are consistently projected to increase by all CMIP3 simulations. Eastward wind is projected to increase by most simulations, while for pressure, precipitation, and northward wind, the sign of change is inconsistent between the simulations and varies with season. The dominating source of uncertainty is the model uncertainty which roughly contributes between 50 % and 85 % to total uncertainty. Internal variability of the climate system accounts for 10 % to 20 % (in 30-year averages), while emission scenario uncertainty is nearly negligible until 2050 and becomes important only for temperature, specific humidity, and geopotential height at the end of the 21 century (up to 35 %). Uncertainties are generally larger on the smaller of the two domains, but the relative contributions of the uncertainty components as well as the annual cycle of the climate change are similar in both domains. The results indicate that studies focusing on downscaling, regional climate change, and regional climate change impacts should be based on a carefully selected set of GCMs in order to avoid undersampling uncertainty. It is by far more relevant to reasonably capture model uncertainty than emission scenario uncertainty. This is particularly true for the first half of the 21 century and particularly important of more uncertain parameters like precipitation.

German
Die Analyse von Unsicherheit ist eine der größten Herausforderungen in der heutigen Klimaforschung und es werden große Anstrengungen unternommen, um Unsicherheiten zu quantifizieren und zu verringern. In dieser Studie wird der CMIP3 Datensatz, welcher die Grundlage für die meisten Untersuchungen über die Folgen des Klimawandels bildet, in Bezug auf die Qualität der Simulationen, Klimawandel, Unsicherheiten in Klimaprojektionen und auf die wichtigsten Quellen der Unsicherheiten in Europa untersucht. Drei oberflächennahe und fünf oberflächenferne atmosphärische Parameter werden in zwei unterschiedlich großen, über Mitteleuropa zentrierten Gebieten untersucht. Die Evaluierung der Simulationen zeigte die Wichtigkeit der Berücksichtigung von Parametern aus verschiedenen atmosphärischen Höhenschichten, da eine Analyse die rein auf bodennahen Parametern basiert zu einer überoptimistischen Einschätzung der Modellgüte führen kann. Die Klimaprojektionen lassen eindeutig nicht nur einen Anstieg der Lufttemperatur, sondern auch der geopotentiellen Höhe und spezifischen Feuchte erwarten. Außerdem ist mit einer Verstärkung der Westwindkomponente zu rechnen, während Änderungen im Druck, Niederschlag und Südwind jahreszeitlich schwanken und die Projektionen größtenteils mit sehr großen Unsicherheiten behaftet sind. Diese Unsicherheiten werden großteils durch Modellunsicherheiten verursacht, welche zwischen 50 % und 85 % zur Gesamtunsicherheit beitragen. Die interne Variabilität des Klimasystems trägt hingegen 10 % bis 20 % bei (in Bezug auf 30-jährige Mittelwerte). Der Einfluss der betrachteten Emissionsszenarien auf die Unsicherheit ist bis zum Jahr 2050 fast vernachlässigbar und wird nur für Temperatur, spezifische Feuchte, und das Geopotential am Ende des 21. Jahrhunderts wichtig (bis zu 35 % der Gesamtunsicherheit). Die Unsicherheiten und teilweise die Größe des Klimaänderungssignals sind in dem kleineren der beiden untersuchten Gebiete größer, aber die relativen Beiträge der Unsicherheitskomponenten sowie der Jahresgang der Klimaänderungssignale sind in beiden Regionen sehr ähnlich. Die Ergebnisse zeigen, dass in Regionalisierungs- und Klimafolgen-Studien auf eine sorgfältige Auswahl der verwendeten globalen Klimamodelle zu achten ist, um eine Unterschätzung der durch Klimamodelle verursachten Unsicherheit zu vermeiden. Modellfehler und -vereinfachungen tragen bei weitem mehr zur Unsicherheit in Klimaszenarien bei, als etwa Annahmen über zukünftige Treibhausgasemissionen. Dies gilt insbesondere für die erste Hälfte des 21. Jahrhunderts und speziell für unsichere Parameter wie Niederschlag.

Document Type: Research Article

DOI: http://dx.doi.org/10.1127/0941-2948/2011/0286

Publication date: August 1, 2011

More about this publication?
  • Meteorologische Zeitschrift (originally founded in 1866) is the joint periodical of the meteorological societies of Austria, Germany and Switzerland. It accepts high-quality peer-reviewed manuscripts on all aspects of observational, theoretical and computational research out of the entire field of meteorology, including climatology. Meteorologische Zeitschrift represents a natural forum for the meteorological community of Central Europe and worldwide.
  • Editorial Board
  • Information for Authors
  • Submit a Paper
  • Subscribe to this Title
  • Ingenta Connect is not responsible for the content or availability of external websites
schweiz/mz/2011/00000020/00000004/art00002
dcterms_title,dcterms_description,pub_keyword
6
5
20
40
5

Access Key

Free Content
Free content
New Content
New content
Open Access Content
Open access content
Subscribed Content
Subscribed content
Free Trial Content
Free trial content
Cookie Policy
X
Cookie Policy
Ingenta Connect website makes use of cookies so as to keep track of data that you have filled in. I am Happy with this Find out more